グーグルが構築した大規模システムの現実、そしてデザインパターン（4）～デザインパターン編
グーグルが「Evolution and Future Directions of Large-Scale Storage and Computation Systems at Google」（グーグルにおける、大規模ストレージとコンピュテーションの進化と将来の方向性）という講演を、6月に行われたACM（米国計算機学会）主催のクラウドコンピューティングのシンポジウム「ACM Symposium on Cloud Computing 2010」で行っています。 講演の内容を4つの記事（MapReduce編、BigTable編、教訓編、デザインパターン編）で紹介しています。この記事は教訓編の続き、デザインパターン編です。 大規模システムデザインの指針 よりよく使ってもらうためのインフラのデザインと開発方法を考えてみよう。 インフラに対する機能の要望についてさまざまなグループと話すと、多くのリクエ
Google Research Publication: MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters
MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters Jeffrey Dean and Sanjay Ghemawat Abstract MapReduce is a programming model and an associated implementation for processing and generating large data sets. Users specify a map function that processes a key/value pair to generate a set of intermediate key/value pairs, and a reduce function that merges all intermediate values associated with t
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
